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系列导读

你现在看到的是《Tempo 与 Jaeger 分布式追踪实战：从原理到生产部署的完整指南》的第9/10篇，当前这篇会重点解决：为已有 Jaeger 部署的团队提供从理论到脚本的完整迁移方案，降低切换 Tempo 的风险。

上一篇回顾：第 8 篇《追踪数据排错：Span 丢失、采样失真与性能瓶颈分析》主要聚焦 提供系统化的排错框架和真实案例，帮助读者快速定位和修复追踪流水线中的常见问题。 下一篇预告：第 10 篇《分布式追踪最佳实践：从开发到生产的全生命周期管理》会继续展开 提供一套从规范到工具、从开发到运维的追踪治理体系，帮助团队将分布式追踪从玩具变为生产力工具。

全系列安排

1. 分布式追踪入门：为什么需要 Tempo 和 Jaeger？
2. Docker Compose 一键部署 Jaeger：从零到全链路追踪
3. Tempo 快速上手指南：使用 MinIO 对象存储部署
4. OpenTelemetry SDK 集成：Java 应用接入分布式追踪
5. Go 微服务追踪实战：OpenTelemetry 与 Jaeger 集成
6. Tempo 高级配置：多租户、采样策略与压缩优化
7. Jaeger 生产化部署：Kubernetes 下的高可用与持久化
8. 追踪数据排错：Span 丢失、采样失真与性能瓶颈分析
9. Tempo 与 Jaeger 数据迁移：从 Jaeger 平滑过渡到 Tempo（本文）
10. 分布式追踪最佳实践：从开发到生产的全生命周期管理

一、